作者：涂冬波 蔡艳 丁树良
页数：316
出版社：北京师范大学出版社
出版日期：2021
ISBN：9787303244683
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书对认知诊断的相关理论、方法、技术以及应用等方面进行了全面、详细的阐述，结合了大量作者近年来的研究成果，注重认知诊断的理论、方法与实践相结合，注重学术前沿性，紧跟靠前研究前沿，对当前靠前前沿的多级评分认知诊断模型、认知诊断、群体水平认知诊断以及认知诊断相关新术。本书适合不同读者群，语言通俗易懂，既可以作为本科生的专业课教材，也可作为从事心理测量学专业读者的参考用书。
作者简介
涂冬波，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为心理统计与测量，主攻项目反应理论和认知诊断。主持承担国家自然科学基金2项，主持承担教育部人文社科项目、教育部高等院校博士点基金项目、江西省社会科学重点项目等课题研究共9项；在《心理学报》等国家A类学期期刊发表学术论文约30篇，出版学术专著2部，荣获江西省社会科学优秀成果奖二等奖1项、三等奖3项。现主要从事心理统计与心理测量的教学与研究工作。
目录
第一章 新一代测验理论与认知诊断
第一节 新一代测验理论
一、心理与教育测验理论的发展
二、新一代测验理论的产生
第二节 认知诊断概述
一、认知诊断基本概念
二、Q矩阵理论
三、认知诊断的理论基础
四、认知诊断的基本过程
五、认知诊断的意义
第二章 认知诊断测验编制的理论与方法
第一节 认知诊断测验与传统测验的异同
一、测验目的、功能不同
二、测验编制的理论基础不同
三、测验项目质量的评价标准不同
第二节 认知诊断测验编制的相关理论与方法
一、恩布雷森的认知设计系统
二、米斯利维等人的证据中心设计
三、莱顿、吉尔和戈林等人关于认知模型构建等的研究
四、亨森和道格拉斯关于认知诊断测验组卷的研究
第三节 认知诊断测验编制的基本原则与过程
一、认知诊断测验编制的基本原则
二、认知诊断测验编制的过程
第三章 常用的认知诊断模型
第一节 线性Logistic模型（LLTM）
一、LLTM简介
二、LLTM评价
第二节 RSM
一、RSM分析的基本步骤
二、RSM的运用
AHM
第三节
一、AHM中的判别分类方法
二、AHM与RSM的联系及差异
三、AHM的相关研究
FM
第四节
一、FM简介
二、FM项目参数评价标准
DINA模型及HO-DINA 模型
第五节
一、DINA模型和HO-DINA模型简介
二、HO-DINA模型参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗法（Markov Chain
Monte Carlo, MCMC算法）
三、DINA模型和HO-DINA模型的国内外研究现状
第六节 多维项目反应理论模型
一、多维项目反应理论简介
二、多维项目反应理论模型简介
第七节 认知诊断模型的认知假设与模型选择
一、认知诊断模型的认知假设
二、认知诊断模型选择
第八节 CDMs小结
一、几种基本的认知诊断模型的特征
二、认知诊断模型的选用
第四章 认知诊断运作示例：小学生分数加减法的认知诊断
第一节 认知属性及属性层级关系的确定
一、认知属性及属性层级关系的确定
二、认知属性层级关系的验证
第二节 认知诊断测验的编制
一、建立Q矩阵
二、试题编写及组卷
三、组卷及等值设计
四、测试
第三节 认知诊断结果分析
一、统计分析模型的选择
二、数据分析的结果
第四节 诊断效度验证
一、学生作答试卷的抽样
二、教师诊断及结果分析
第五节 研究小结
一、认知属性及属性间层级关系的确定
二、试题难度对于认知诊断的影响
三、认知诊断模型的选择
第五章 计算机化自适应认知诊断测验
第一节 CD-CAT简介
一、CD-CAT概述
二、CD-CAT基本流程
第二节 CD-CAT选题策略及初始题选取方法
一、关于初始题选取的“T阵法”
二、基于高阶DINA模型的CD-CAT的参数估计
三、研究方法与过程
四、研究结果
五、小结
六、综合讨论
第三节 CD-CAT开发实例
一、研究方法与过程
二、研究结果与分析
三、小结与讨论
第六章 多级评分认知诊断模型的开发
第一节 多级评分的P-DINA模型的改进
一、引言
二、DINA模型及P-DINA模型简介
三、P-DINA模型的改进：rP-DINA模型的开发
四、研究设计
五、rP-DINA与P-DINA的比较研究
六、总结与讨论
第二节 基于DINO模型的多级评分认知诊断模型的开发
一、引言
二、DINO模型简介
三、多级评分DINO模型开发的思路
四、研究方法与实验设计
五、P-DINO模型的参数估计精度及性能
六、讨论及小结
第三节 基于AHM的多级评分认知诊断模型的开发
一、引言
二、多级评分的AHM
三、新的归类法——对数似然比
四、实验研究
五、讨论
第七章 群体水平的认知诊断方法与实践
第一节 矩阵抽样设计与群体水平项目反应理论
一、矩阵抽样设计
二、群体水平项目反应理论
第二节 群体水平认知诊断模型的开发
一、相关概念
二、群体水平规则空间的构建
三、分类判别方法
四、SGCDM性能的Monte Carlo模拟研究
第三节 英语阅读问题解决的群体水平认知诊断
一、SGCDM模型下群体水平能力评估及认知诊断
二、SGCDM与传统诊断方法关于群体诊断评估结果的比较
三、小结与讨论
第八章 Q矩阵理论修正及拓展
第一节 如何认定属性层级关系
一、Q矩阵与属性层级关系
二、属性层级关系的认定
第二节 认知诊断中几类矩阵及其计算
一、邻接矩阵
二、可达矩阵
三、潜在Q矩阵（Qp）和学生Q矩阵（Qs）
第三节 如何计算期望反应模式
一、塔苏卡如何计算期望反应模式
二、计算期望反应模式的简便方法
第四节 如何提高认知诊断的构念效度
一、塔苏卡的充分Q矩阵
二、充分必要Q矩阵
第五节 Q矩阵理论的评注
一、对塔苏卡的Q矩阵理论的简单回顾
二、Q矩阵理论的修正及扩展
第九章 认知诊断的技术探索
第一节 CD-CAT中原始题属性的自动标定
一、引言
二、计算机化自适应诊断测验简介
三、研究设计
四、实验结果
五、结论和讨论
第二节 贝叶斯网络在认知诊断中的应用
一、贝叶斯网络简介
二、贝叶斯网络在认知诊断中的应用
第三节 HCI指标及其扩展
一、由ORP估出KS可信吗
二、结论与讨论
第四节 人工神经网络在认知诊断分类中的应用
一、人工神经网络认知诊断分类
二、Monte Carlo模拟实验
四、实验结果及分析
五、结论
第五节 CD-CAT中题目参数的在线标定及其设计
一、引言
二、CD-CAT在线标定方法的开发
三、在线自适应标定的设计
四、小结与讨论
第十章 认知诊断的实践探索
第一节 小学儿童数学问题解决认知诊断
一、小学儿童数学问题解决认知成分的确定
一、小学儿童数学问题解决认知诊断的分析
三、小结
第二节 中学生图形推理认知诊断
一、问题的提出
二、MLTM for MS简介
三、研究方法
四、研究结果
五、讨论与分析
六、结论
第十一章 认知诊断若干技术与模型研究
第一节 基于DINA模型测验Q矩阵修正方法
一、引言
二、测验Q矩阵修正方法及其思路
三、研究一：γ法中s，g的临界值选择和γ法的可行性及其对Q矩阵修正的准确性
四、研究二：γ法与δ法的比较
五、研究三：γ法下Q矩阵修正对诊断正确率的影响
六、小结及讨论
第二节 一种多策略认知诊断方法
一、引言
二、多策略认知诊断方法的开发
三、研究一：MSCDM的判准率及与单策略认知诊断方法的比较
四、研究二：多策略认知诊断方法的性能
五、研究结论与讨论
参考文献
第一节 新一代测验理论
一、心理与教育测验理论的发展
二、新一代测验理论的产生
第二节 认知诊断概述
一、认知诊断基本概念
二、Q矩阵理论
三、认知诊断的理论基础
四、认知诊断的基本过程
五、认知诊断的意义
第二章 认知诊断测验编制的理论与方法
第一节 认知诊断测验与传统测验的异同
一、测验目的、功能不同
二、测验编制的理论基础不同
三、测验项目质量的评价标准不同
第二节 认知诊断测验编制的相关理论与方法
一、恩布雷森的认知设计系统
二、米斯利维等人的证据中心设计
三、莱顿、吉尔和戈林等人关于认知模型构建等的研究
四、亨森和道格拉斯关于认知诊断测验组卷的研究
第三节 认知诊断测验编制的基本原则与过程
一、认知诊断测验编制的基本原则
二、认知诊断测验编制的过程
第三章 常用的认知诊断模型
第一节 线性Logistic模型（LLTM）
一、LLTM简介
二、LLTM评价
第二节 RSM
一、RSM分析的基本步骤
二、RSM的运用
AHM
第三节
一、AHM中的判别分类方法
二、AHM与RSM的联系及差异
三、AHM的相关研究
FM
第四节
一、FM简介
二、FM项目参数评价标准
DINA模型及HO-DINA 模型
第五节
一、DINA模型和HO-DINA模型简介
二、HO-DINA模型参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗法（Markov Chain
Monte Carlo, MCMC算法）
三、DINA模型和HO-DINA模型的国内外研究现状
第六节 多维项目反应理论模型
一、多维项目反应理论简介
二、多维项目反应理论模型简介
第七节 认知诊断模型的认知假设与模型选择
一、认知诊断模型的认知假设
二、认知诊断模型选择
第八节 CDMs小结
一、几种基本的认知诊断模型的特征
二、认知诊断模型的选用
第四章 认知诊断运作示例：小学生分数加减法的认知诊断
第一节 认知属性及属性层级关系的确定
一、认知属性及属性层级关系的确定
二、认知属性层级关系的验证
第二节 认知诊断测验的编制
一、建立Q矩阵
二、试题编写及组卷
三、组卷及等值设计
四、测试
第三节 认知诊断结果分析
一、统计分析模型的选择
二、数据分析的结果
第四节 诊断效度验证
一、学生作答试卷的抽样
二、教师诊断及结果分析
第五节 研究小结
一、认知属性及属性间层级关系的确定
二、试题难度对于认知诊断的影响
三、认知诊断模型的选择
第五章 计算机化自适应认知诊断测验
第一节 CD-CAT简介
一、CD-CAT概述
二、CD-CAT基本流程
第二节 CD-CAT选题策略及初始题选取方法
一、关于初始题选取的“T阵法”
二、基于高阶DINA模型的CD-CAT的参数估计
三、研究方法与过程
四、研究结果
五、小结
六、综合讨论
第三节 CD-CAT开发实例
一、研究方法与过程
二、研究结果与分析
三、小结与讨论
第六章 多级评分认知诊断模型的开发
第一节 多级评分的P-DINA模型的改进
一、引言
二、DINA模型及P-DINA模型简介
三、P-DINA模型的改进：rP-DINA模型的开发
四、研究设计
五、rP-DINA与P-DINA的比较研究
六、总结与讨论
第二节 基于DINO模型的多级评分认知诊断模型的开发
一、引言
二、DINO模型简介
三、多级评分DINO模型开发的思路
四、研究方法与实验设计
五、P-DINO模型的参数估计精度及性能
六、讨论及小结
第三节 基于AHM的多级评分认知诊断模型的开发
一、引言
二、多级评分的AHM
三、新的归类法——对数似然比
四、实验研究
五、讨论
第七章 群体水平的认知诊断方法与实践
第一节 矩阵抽样设计与群体水平项目反应理论
一、矩阵抽样设计
二、群体水平项目反应理论
第二节 群体水平认知诊断模型的开发
一、相关概念
二、群体水平规则空间的构建
三、分类判别方法
四、SGCDM性能的Monte Carlo模拟研究
第三节 英语阅读问题解决的群体水平认知诊断
一、SGCDM模型下群体水平能力评估及认知诊断
二、SGCDM与传统诊断方法关于群体诊断评估结果的比较
三、小结与讨论
第八章 Q矩阵理论修正及拓展
第一节 如何认定属性层级关系
一、Q矩阵与属性层级关系
二、属性层级关系的认定
第二节 认知诊断中几类矩阵及其计算
一、邻接矩阵
二、可达矩阵
三、潜在Q矩阵（Qp）和学生Q矩阵（Qs）
第三节 如何计算期望反应模式
一、塔苏卡如何计算期望反应模式
二、计算期望反应模式的简便方法
第四节 如何提高认知诊断的构念效度
一、塔苏卡的充分Q矩阵
二、充分必要Q矩阵
第五节 Q矩阵理论的评注
一、对塔苏卡的Q矩阵理论的简单回顾
二、Q矩阵理论的修正及扩展
第九章 认知诊断的技术探索
第一节 CD-CAT中原始题属性的自动标定
一、引言
二、计算机化自适应诊断测验简介
三、研究设计
四、实验结果
五、结论和讨论
第二节 贝叶斯网络在认知诊断中的应用
一、贝叶斯网络简介
二、贝叶斯网络在认知诊断中的应用
第三节 HCI指标及其扩展
一、由ORP估出KS可信吗
二、结论与讨论
第四节 人工神经网络在认知诊断分类中的应用
一、人工神经网络认知诊断分类
二、Monte Carlo模拟实验
四、实验结果及分析
五、结论
第五节 CD-CAT中题目参数的在线标定及其设计
一、引言
二、CD-CAT在线标定方法的开发
三、在线自适应标定的设计
四、小结与讨论
第十章 认知诊断的实践探索
第一节 小学儿童数学问题解决认知诊断
一、小学儿童数学问题解决认知成分的确定
一、小学儿童数学问题解决认知诊断的分析
三、小结
第二节 中学生图形推理认知诊断
一、问题的提出
二、MLTM for MS简介
三、研究方法
四、研究结果
五、讨论与分析
六、结论
第十一章 认知诊断若干技术与模型研究
第一节 基于DINA模型测验Q矩阵修正方法
一、引言
二、测验Q矩阵修正方法及其思路
三、研究一：γ法中s，g的临界值选择和γ法的可行性及其对Q矩阵修正的准确性
四、研究二：γ法与δ法的比较
五、研究三：γ法下Q矩阵修正对诊断正确率的影响
六、小结及讨论
第二节 一种多策略认知诊断方法
一、引言
二、多策略认知诊断方法的开发
三、研究一：MSCDM的判准率及与单策略认知诊断方法的比较
四、研究二：多策略认知诊断方法的性能
五、研究结论与讨论
参考文献
